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Efficient Market Hypothesis 等不现实的理论在金融学术界为什么会如此流行?

【AlexisLee的回答(172票)】:

知乎惯例:先问是不是,再问为什么。但是题主的提问态度跟情侣吵架时的小女人没两样:你说Efficient Market Hypothesis(下面简称EMH,即有效市场假说)好,我就不听就不听,为什么没人关注我行为金融学(Behavioral Finance),支持EMH的都不要回答。所以,尽管没人请我,可我又忍不住出手来为EMH说两句话,为祖师爷Fama说两句话。

之所以这样,只因为我希望知乎少出现极端现象,多回归理性探讨。因此,当大家批判一通我本科母校广西大学时,几乎和西大里面许多人闹翻的我,而且在学校里不愉快地荒废了四年的我,出来为母校说了几句话;当大家批判一通郎咸平说他是张悟本一类人物时,基本不接触公司金融的我,又为郎老师说几句话;当大家批评凯恩斯主义时,本身反对过度财政扩张,并且窥得奥地利经济学皮毛的我又出来为凯恩斯说几句话;如今,题主带着有色眼镜来提问,那么,身为硕士预备班作文写行为金融的我,做作业检测出市场无效的我,行为金融考试良好的我,作为行为金融学家罗伯特席勒的忠实拥趸的我,毕业论文写羊群效应(行为金融的一个现象)并且成绩优秀的我,只好又来为EMH说几句话。

行文先谈论EMH的被忽略的概念,接着谈论证据支持,再谈论早期行为金融学的反驳,然后谈论fama(2014, AER)对所有行为金融学观点的反驳,最后联系理论和实证资产定价模型给出结论:为何学界还流行EMH和类似理论。本文要点梳理如下:

  1. 被忽视的有效市场的第二概念:no free lunch。
  2. 市场异象:行为金融学对于EMH的反驳。

  3. 法玛(2014,AER)对于行为金融的反驳。

  4. 最终评价:为何EMH还活跃在学术一线。

  5. 附录一:题外话:关于用假设来批判或者维护一个经济学理论这样的思维可取否?
  6. 附录二:如何理解CAPM在内的一系列实证资产定价模型。
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  1. 被忽视的有效市场假说的第二概念:no free lunch。

法玛提出的Efficient Market Hypothesis(Fama, 1970)包含两部分含义:其一,有效市场里面资产价格能反映全部信息,根据能反映的信息的层次决定有效的程度,弱式有效市场资产价格反映历史信息;半强式有效市场反应公开市场信息,强式有效市场价格包含内部信息在内的所有信息。大部分答主只提及了有效市场的这一层含义,即市场价格是正确的,英文称之为“price is right”。除了伍治坚和bh lin以外,鲜有答主提到EMH的第二层含义:也就是天上没有掉下的馅饼,人们,包括专家在内,几乎不可能战胜市场(胜者凤毛麟角),即no free lunch。这一假设和martingale(鞅过程)原则相自洽:即游戏是公平的。

(1)对于概念二的忽视造成什么后果呢?其一就是那就是像题主一样对于有效市场假说进行无情的批斗。其实大部分对于有效市场的反驳和批评都是批评第一部分,也就是说有效市场的第二部分概念里,经济金融学家达成了基本的共识。例如:Fama在Chicago的同事,行为金融的创始人之一理查德塞勒(Richard Thaler, 2009)说过:

Compared to the price is right component, the no free lunch aspect of the EMH has fared better. Mr Jensen's doctoral thesis published in 1968 set the right tone when he found that, as a group, mutual fund managers could not outperform the market. There have been dozens of studies since then, but the basic conclusion is the same.

也就是说,有效市场的第二个概念经得住事实的检测(Jensen,1968),人们(基金经理)很难跑赢大盘。即使作为行为金融的鼻祖之一,Thaler也不得不承认许多实证研究都支持该结论。

又例如,许多行为金融学的教授也承认no free lunch这一点,或者用行为金融的方法的出类似结论:专家很难跑赢大盘,甚至跑不赢非专业人士。据陈志武老师说,罗伯特席勒(Robert Shiller)自己承认自己的投资很难跑赢大盘;而我的行为金融学授课老师Professor Sanjit Dhami 上课的时候给我们分享过他父亲的案例:他父亲是一个读书人,有一次股市大跌,他老爹还在做研究,一时忘记止损了,等到熊市快过去了,他老人家反射弧才反应过来,立即卖掉所有股票,可是此时恰逢牛市来临,结果老人家大赚。这个例子告诉我们:专家跑不赢平民,并不是因为专家欠缺知识和才干,有时候仅仅是偶然,另一些时候或许是心理作用。老师习惯性用他自己的实验证明(行为经济学依赖于实验),许多情况下,专家(这里指的是职业经理人,基金经理)都是不靠谱的,跑不赢大盘也跑不赢民间高手。尽管如此,许多人还是愿意雇用职业经理人。

理解no free lunch这个概念不难,尤其对于中国人不难。我们用天龙八部的故事描述:求而不得(游坦之求阿紫不得,阿紫求萧峰不得,萧峰求阿朱不得,段誉求王语嫣不得,王语嫣求慕容复不得,慕容复求复国而不得),不求反而得(虚竹求当和尚没得,反而成了人生大赢家)。有效市场也就是这个道理:职业经理人的积极投资策略不如消极投资策咯。这一结论不仅得到有效市场假说的拥护者所支持,也被不少行为金融学家接受。当然有效市场说的不是没有收益,而是说收益是每个人应得的,不可强求,这就有点类似于微观经济学里面讲的市场均衡没有超额利润,但还是有正常利润的。

(2)忽视这一个概念,也就难以理解计量经济学里面检测市场有效和预测的基本方法。当今计量经济学对于市场有效的检测形成了较为成熟的教科书式的办法(至少在我校Leicester是这样),在硕士生课程里将被涉及。该方法如下:取一列时间序列数据的log对数,然后做一阶差分得到一个平稳序列以及收益的表达式,此为准备阶段。正式检验阶段首先做一个Jarque-Bera test(Jarque and Bera, 1980),这个JB test 原假设有三:一是正态性,二是同方差,三是独立性。该检测若通过,则市场可能是有效的,若通不过,则至少有一个原假设被违反;这时候我们对三个原假设一一检测,看看是哪一个被违反了,例如用QQ test检测正态性;其次针对第二个原假设,我们把数据scale以后(相当于消除异方差)再做一次JB test,如果第二次test不通过,则可能是独立性部分出了问题;于是最后用Lo and Mackinlay test检测市场有效性/独立性并且用Autoregressive 模型(以下称为AR)做预测和修正异方差;拓展的部分包括做一个ARCH效应(自回归条件异方差)的检测。从上述检测可以看出,其关注点在收益,而几乎没有一个测试和信息集合有关或者和price is right有直接关联。只有当Lo-Mackinlay test不通过的时候我们用AR去预测,同样的AR模型关注焦点是收益而不是方差和信息集合。例如我们为什么说随机游走(哪怕是异方差的弱随机游走)是符合市场有效的呢,因为对误差项取期望结果为零,收益在意料之中,是应得的收益而没有额外的收益(上述作业全程由Gretl完成,不要脸的给大家卖一下Gretl这款软件的广告,慧航学长亲测并推荐)。

(3)由此衍生出来的一个问题是:如果波动率可以被预测,请问市场有效吗?(详见如果波动率(Volatility)存在可预测性,那这种可预测性违反有效市场假说(EMH)吗? - 有效市场假说)这个问题,我能说这是我们期末考试题目吗!!!答案是有效,因为正如李望学长所说,EMH关注的是收益率预测而不是波动率预测。我们考试的原题是:如果一个时间序列不服从随机游走过程,请问它是否有效?若是请证明,若否请举反例(连续好几年第一题第三小问都是这个)。这题先答是,再举一个ARCH或GARCH的例子,再作证明。设有一个不服从random walk的ARCH (1,1) process:

等式两边取对数和一阶差分得到收益:

其中误差项服从ARCH(1,1) process:

hence we mathematically have

and

接下来我们对误差项求期望:

结果为0,相当于:

因为ARCH process和随机游走(random walk)一样误差项期望值为零(强随机游走里面误差项u服从标准正态分布),因此即使存在可被预见异方差,也不影响对市场有效性的判断。

(4)由此衍生出来的第二个问题是,既然波动预测不能说明市场无效,那Black-Scholes模型里为何要预测隐含波动率去获利呢?提出这个疑问的例如张旭欣和Leslie Lueng都没有理解期权定价模型。布莱克斯科尔斯模型基于二叉树定价,二叉树就是假设市场有效的。此外定价模型和预测模型本身是两个回事,能定价跟能预测本身就是两个topic,即使有时候会交叉。那为什么不试图把波动率的可预测性代入Black—Scholes模型呢?因为大家得出的回报率都一样啊,都是大盘回报率,无任何信息优势,一价定律成立,于是EMH成立。所以说波动率可预测推出市场无效,或者BS公式证明市场无效都是不对的。更不用说Richard Thaler (2009)曾经讽刺和调侃Black了(说明Black本人支持市场有效)。原文如下:

Fischer Black (of Black-Scholes fame) once defined a market as efficient if its prices were “within a factor of two of value” and he opined that by this (rather loose) definition “almost all markets are efficient almost all the time”. Sadly Black died in 1996 but had he lived to see the technology bubble and the bubbles in housing and mortgages he might have amended his standard to a factor of three.

当然张旭欣和Leslie Lueng的说法有合理的一方面,那就是在高频资产定价的时候,的确有学者先推出实现波动率(Realized Volatility),再根据波动率和跳动(Jumps)去对信用违约互换(CDS)进行定价(Zhou and Zhu, 2009),而这个预测高频波动的HAR-RV(全称heterogeneous autoregressive realized volatility)模型,本身也有预测收益的分布(Maheu and McCurdy, 2011)的作用。但这是分布而已,布朗运动和随机游走本身就是可以事后(已实现)统计收益分布的,也不阻碍市场有效的成立。这里面再次说明上面的第二个观点:定价问题和预测问题根本是两回事,能定价和能预测根本不同。还记得Professor Denicolo给我们上Investment Management的时候说过:定价模型(例如CAPM)和追求获利的套利模型(如APT)在学术上有本质的区别。

因此,一个人抓住有效市场假说的第一个概念的缺陷不放,忽视第二个概念的合理性,以为推翻第一个概念就大功告成,这就是以偏概全,too young too simple,sometimes naive。这不是一个学者坚持的态度,更像是在立场已定要一决胜负的辩论赛里所用的伎俩(马薇薇在奇葩说第三季第二集就避开了邱晨的锋芒,取正方弱点攻击,该次辩论反方无人能破邱晨的立论,连高晓松都被迷惑)经过研究生水平以上的训练以后,应该要识别并且避免做出这种片面的预设立场的论断。既然人家EMH有合理的部分,难道就不允许我在学术主流里面混么?

======================================================================2. 市场异象:行为金融学对于EMH的反驳。

其一,席勒(Shiller,1981)发现了一个和信息不匹配的过度的股价波动。根据EMH,股价随信息调整,然而过度的波动却没伴随等量信息;同时EMH可以导出股利波动大于股价波动,然而现实却观察到大的股价波动。席勒据此拒接接受有效市场假说。假定D为股利,P为股价,u为均值为零的随机变量,且Pt=D+ut,席勒的数学推导如下:

译自Professor Sanjit Dhami课件:

基于EMH,所有信息反映在价格里面,因此Pt和ut是不相关的(uncorrelated)将V(x)假定为方差variance,我们根据上式得到:

由于方差非负,于是我们有:

因此理论上席勒根据EMH导出股票价格波动小于股利波动,现实情况恰好相反:股票价格波动太大了以致于不能用有效市场假设去解释。也就是说,如果信息都反映在股票价格上,股票价格波动小于股利波动,现实情况恰恰相反,席勒因而拒绝了有效市场假说。说实话,仅仅从数学角度来看其实席勒的结论反过来推也是成立的。

本人上课无聊的涂鸦:

从而有以下方差等式:

由于方差非负从而有:

上述的方程式基于什么假设呢?基于D和ut是独立的,也就是信息反映在股息上而不是股价上面,由于上述涂鸦的结果符合实际观测,因此股利发放会传达出良好的信息(事实确实是这样),股票价格反而没包含什么信息。

这样看来,席勒那些基于EMH的数学推导,如果不改变其假设,可以推出股利波动比股票价格大。但是如果根据观测到的结论,股利波动更大,似乎说“股利有效”更恰当些。如果EMH要证明一个全称命题的话,那么基于同样假设推出迥然不同的结果,则出现了一类反例,说明EMH本身的推论就是不充分而且站不住脚的,席勒的演算基本上是正中EMH要害。这EMH逻辑上推出股利波动大,实际观测上却是股票价格波动大,这个Paradox对于EMH的支持者就比较难反驳了。

其二,Prescott and Mehra(1985)发现了股权溢价之谜(Equity Premium Puzzle)。这个谜团是说,上世纪美国金融市场里面,股票收益率高达7.9%,而对应的无风险资产收益率仅有1%,风险溢价接近7%(7.9%-1%)。这一现象如果用传统的期望效用理论(Expected Utility Theory)去回答,那就会算出一个极高的风险规避系数,大概30-40这样,超出了新古典经济学家能承受的底线。因此经济学家称之为股权溢价之谜。

为了解决股权溢价之谜,行为金融学家(Barberis, Huang, and Santos, 2001)拒绝接受新古典经济学关于“人是理性”的这一假设,认为人是有限理性(Bound Rationality)的,转而用前景理论(Prospect Theory)里面的损失厌恶(Loss Aversion)去解释股权溢价之谜;我的老师,Professor Ali and Professor Sanjit Dhami还试图用等级依赖期望效用模型(Rank Dependent Utility)去解释(好吧,我同学是这篇Working Paper的作者之一还在微信给本答案点了赞)该谜团。

但是“股权溢价之谜”并不能完全否定“人是理性的”这一假设。Epstein and Zin(1989)基于理性假设放弃了期望效用理论,改用递归效用函数(Recursive Utility)去解决该谜团。他们区分了投资者的两种不同的规避行为:一是对同期风险的规避,用相对风险规避系数刻画;其二是对跨期消费风险的规避,用跨期替代弹性系数刻画。传统理论里面这俩系数是互为倒数的,相当于没把二者的区别描述出来,而Epstein-Zin效用函数说明了二者不能严格区分(但也是可以区分的嘛)而彼此依赖的关系。进一步的,人们的研究已经不停留在消费资产定价领域(仅有消费不能解释整个经济部门运作,而且消费资产定价模型也同样通不过GMM的检测),而是转到生产资产定价领域,引入生产部门甚至一般均衡模型去做资产定价。例如,Favilukis and Lin(2015)将Epstein-Zin效用函数引进带有粘性工资假设的Dynamic Stochastic General Equlibrium模型中用于解释包括股权溢价之谜在内的一系列资产定价谜团。

第三,在实证研究中,以下几个效应作为反对EMH的反例:一月效应,反转效应 (Thaler and DeBondt,1985),流量效应 (Jegadeesh and Titman, 1993)。

总而言之,行为金融学从理论到实证都挑战了主流的EMH地位。不过要否定掉“人是理性”的这一假设还有一定难度。

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3. 法玛对于行为金融的反驳。

Fama(2014)受邀给后生晚辈上课,将课程内容发表在最顶级的经济学杂志(AER)上,诺奖官网可见其视频。Fama这篇文章主要是针对EMH第一个概念“price is right”进行辩护,然而他的辩护看起来非常无力。

(1)其一是法玛在很久以前提出过的联合检验(joint-test)。也就是说,一个人怎么知道市场有没有效呢?首先要树立一个合理的资产定价模型作为评判标准,也就是选取合理的资产定价模型。如果检测拒绝市场有效的结论,未必是市场无效,而有可能是因为用错了资产定价模型。那什么样的模型是“正确的”资产定价模型呢,实证上是加入了公司规模的Fama-French(1992)三因子模型。依据这一逻辑,Fama占据了整场辩论的制高点:一切反对市场有效的都是用错了资产定价模型。法玛据此驳斥了反转效应。因此和题主的认知相反,法玛恰恰是强烈批判CAPM模型的。反正Fama总会发展新的定价模型去解释一切和维护EMH,例如五因子模型(see Fama and French, 2015),利用联合假设去辩论可谓是立于不败之地。这正是本人反感Fama之处:一位实证研究者不以证据说话,不将EMH视作评判标准,反而先入为主将其奉为圭臬,不惜一切维护,正是典型的“有罪推定”逻辑:哥就推定Behavioral Finance是骗人的,因为他们没有体系。对此我只能说:you will never wake up a man who is pretending to be asleep。

Fama的同事Thaler(2009)避开了联合假设的问题去找反例反驳法玛,第一个例子在巴菲特老师格雷厄姆时代就有了,说的是封闭式基金价格不等于标的资产价格,这一事实违反了一价定律。另外一个是在泡沫时期末公司股票价格为负的案例——非常明显地违背了EMH。这两个例子都不需要任何定价模型,却能驳倒Fama的联合假设。Thaler原文如下:

However, the joint hypothesis problem can be avoided in a few special cases. For example, stock market observers – as early as Benjamin Graham in the 1930s – noted the odd fact that the prices of closed-end mutual funds (whose funds are traded on stock exchanges rather than redeemed for cash) are often different from the value of the shares they own. This violates the basic building block of finance – the law of one price – and does not depend on any pricing model. During the technology bubble other violations of this law were observed. When 3Com, the technology company, spun off its Palm unit, only 5 per cent of the Palm shares were sold; the rest went to 3Com shareholders. Each shareholder got 1.5 shares of Palm. It does not take an economist to see that in a rational world the price of 3Com would have to be greater than 1.5 times the share of Palm, but for months this simple bit of arithmetic was violated. The stock market put a negative value on the shares of 3Com, less its interest in Palm. Really.
因此避开联合假设来看,Fama第一部分的反驳显得颇为无力。

(2)Fama根据以上的联合假设去批判席勒(2000)成功预测泡沫的事情。法玛的逻辑如下:其一,预测是很难而且很少人做得到的事情(好比专家难以赢大盘一样),因此存在事后诸葛亮(ex post bias)的认知误差;其二,有些宣称预测成功的人如席勒,其实水平不过尔尔。法玛举例说,2003年的CRSP指数(1739)并不明显比2000年的(1518)要高啊;同时凯斯席勒指数在2003(142.99) ,2006年 (206.52) 和2009年(134.7) 的数据并无显示出明显的泡沫(bubble),而且席勒的预测完全是瞎几巴说,误导美联储主席格林斯潘;其三,法玛身边许多人也宣称自己预测到了“泡沫”,每个人都有类似的观点但无证据支持,因而是事后诸葛亮。基于以上逻辑,法玛认为:没有充足的证据证明泡沫确实存在。

法玛的逻辑错在哪里?其一,大部分人不能预测出泡沫存在不代表泡沫不会存在,也不代表泡沫不会破裂,更不等于“price is right”并反映出全部信息;其二,法玛随便选取几个点来证明席勒是错的,我也可以按照类似逻辑随便选几个点或者个例证明法玛是错的(他的同事的反对者举了非常多的例子,在本文就不下十个);其三,且不说选取几个点会带有主观偏向和误差,即使选择无误,完全理性,但是点估计本身存在方法论上的缺陷,这些缺陷带来的误差法玛您老人家难道忘记了?其四,按照这场争论中被拖下水的第三方格林斯潘的意见,人家在08年房地产危机的时候可是误认为市场是有效的.......这脸打得爽不?

总而言之,祖师爷出来都洗不白“price is right”这一层概念啊。

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4. 最终评价:为何EMH还活跃在学术一线。

首先现代主流的经济学金融学并不存在非黑即白的二元判断。其一是因为经济学数学化以后,能把原来文字说不清楚的暗含假设标识出来,因此某些说法基于A组假设成立,基于B组不成立,某些说法A部分成立,B部分不成立。

回到这个问题上,武断地认为EMH不成立,本身就是不符合事实的,针对楼下说我态度不明确,我现在表明态度:我认为市场是无效的,但不会全部否定EMH的意义。因为当前的学术辩论不是说我全盘否定你,你全盘否定我,而是我承认你合理之处,但是我比你更有道理。故而我的总体态度是:我承认EMH的合理之处和Fama对于实证资产定价模型的发展。所谓的“我出来为法玛说句话”不是指我赞同市场有效或者法玛的见解,而是指有些EMH的内容大家都没理解透彻,尤其对于第二概念和联合假设更是如此,因此有必要在反驳之前弄清楚法玛本身表达的意思。就好比辩论赛里面要做到不去为了夺取战术优势而刻意曲解或者无视对方辩友的论证,反而应该在弄清楚对方辩友论证的前提下展开反驳,对对方合理之处给予尊重,所以题主一味反对EMH就不值得提倡。我们尊重法玛的是,他对于联合假设,实证资产定价模型以及EMH第二概念的发展有助于我们理解金融市场;反对法玛的是,他对于EMH第一概念的态度是顽固不化的,同时忽略了情绪心理作用和资产泡沫的存在。具体结论分为以下几点:

其一,EMH的第二部分no free lunch即便是金融危机时刻也是经得住事实检验的,被行为金融学家接受的(见Thaler和陈志武的转述),而且没有几个人敢以身试水。很多错误的物理和经济学理论都在教科书里一代传一代,正确的见解难道不能留在主流学术圈么?不过,EMH的第一含义:price is right已经经不起考验了,许多bubbles(互联网泡沫,房地产泡沫,日本经济泡沫)甚至是excess volatility或者违背一价定律的事实都能够推翻掉EMH的第一层含义,只不过难以推翻掉“人是理性的”这一假设。

其二,更多的人不是把EMH当作一个含有价值判断的结论,而是一个基于事实判断的评判标准。也就是说我们视其为中性的tool而不是最终的结论。就像我们计量金融学的作业,大部分同学做出来的都是市场无效的结论,难道因为无效我们就放弃这一评判标准么?这也就是为什么我不批评EMH这一学说反而批评法玛的态度:作为一个empirical的研究者和影响力无比巨大的学术权威和诺贝尔奖得主,法玛(2014,AER)不以事实为准绳,反而有意图的选取对自己有利的证据进行诡辩,这本身的固执比EMH这一理论的错误危害更大。法玛的这一错误,和01年金钱辩里面武大的其中一个错误类同(金钱作为无价值偏向的一般等价物和工具,同时导出钱是万恶之源)。同样的,题主的错误在于混淆了事实判断和价值判断。“EMH是不是成立的”以及“EMH能否作为一个工具”是一个事实判断,“为什么EMH流行于学术界”明明是一个价值判断(因为有意义啊,有价值啊),题主把它视作事实判断去做。因此想想EMH的内涵是martingale,请问现实生活中股市是不是一个公平的游戏?很多情况下不是(不过也确是有人作业过了Lo-Mackinlay Test的)。自然很多情况下市场就不是有效的,但是我们却可以有公平游戏原则作为裁判标准去改善市场,避免资源错配。

PS:这也就是为什么本人是席勒的忠实fans。席勒真是具备翩翩君子温润如玉的风度,不固执,肯承认EMH合理之处。同为咸水派Havard毕业的邹恒甫老师可看不起去投行的PhD了,席勒似乎忘记了自己新凯恩斯主义的立场,不仅公开赞扬投行金融从业者,还跑去为Morgan Stanley写论文呢!

其三,学术理论的伟大意义是价值判断,对错是事实判断。《国富论》和《资本论》可有全对的地方?不一样是被后辈学子奉为经典。有道是:一流学者挖坑但是建立体系,二流学者依照体系填坑修改,三流学者根本就只能按部就班对着体系灌水。至于我作为一个即将入学的PhD嘛,争取毕业前能负责斟茶倒水。按照这一个判断标准,EMH无疑是伟大的假说:EMH作为经典,首先就挖了一个大坑,让后辈学者慢慢填上(例如行为金融学就是负责填坑的),创造无数就业机会,因此许多研究都基于EMH,就好比GDP虽然是一个很渣的指标,但是宏观经济学研究都得围绕它。

其四,我们最应该感谢行为金融学的地方是将人们的情绪和心理作用引进资产定价和金融市场的研究,尤其是金融泡沫的研究。实际上在我感兴趣的理论资产定价领域,二者似乎有趋同的趋势(上面已经举了一个类似例子了,就是教授老爹买股票的案例)。我们遵循理性假设的Epstein-Zin效用函数,把里面的相对风险规避系数(Relative Risk Aversion)稍作修改可推导出同为递归效用函数的广义失望厌恶(Generalized Disapointment Aversion, see Routledge and Zin, 2009)以及模糊厌恶(Ambiguity Aversion, see Jahan-Parvar and Liu, 2012.)。从文字概念来看,而这似乎接近于行为金融学,因为失望厌恶和模糊厌恶都是描述情绪和心理活动的的;从数学来看,又可以沿用理性假设的递归效用函数和一般均衡模型去解;从结果来看,情绪无论从实证还是理论上都影响资产价格的波动,甚至造成价格的扭曲和资源的错配,这是传统理论所忽略的。

Note:现行的行为金融学的确如法玛所说欠缺一个完备的逻辑和体系(但这并不是法玛诡辩得以成立里的借口)。就我们上课的内容来看,第一部分是对期望效用函数的批判和对于前景理论的拓展,第二部分是对各种实验的结果的描述(天哪噜,背实验背死我了,都没个头绪,段考二十五分的主伤不起啊),第三部分是有限理性在金融市场的应用,可见各部分独立成章,只是一些归纳,而不是内在逻辑的演绎(其实老师已经尽可能把内在联系考虑进去了)。应当可以预见,行为金融学这一分支在未来将有光明的发展前途,但不能像题主一样武断地否定EMH的价值。

以上

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附录一:题外话:关于用假设来批判或者维护一个经济学理论这样的思维可取否?

很多答主(包括题主的老师)用物理比喻经济学,说假设会影响结果。在经济学里,如果一个假设过分依赖于前提,那么多半与现实不符合。例如在Copeland的教材(Copeland et al, 2004)里有例子:阿罗普拉特风险测度是根据泰勒展开式来推导的,众所周知泰勒展开式是基于一个小的邻域展开的,因此其只适用于小的对称的赛局(gamble),例如(2; 0.5, 0.5),这样子算出来的风险溢价和马科维茨风险度量差者不大;但是现实生活中大的不对称的gamble多了去了,故而阿罗普拉特测度和马克维茨风险度量所求得的风险溢价的结果差别会非常大,因此就只好摆上神台供奉做理论分析了;又例如赫克歇尔俄林定理,因为不能够解释列昂惕夫之谜而作罢。但是这些经典理论仍有串联经济学体系的功能。例如基于H-O定理,我们不断放松假设,可以得到产业内/产业间贸易理论(产业分工进而规模报酬递增),产品内贸易理论,异质企业理论。如果假设只是为了方便分析,即使简化了假设仍然能够和现实数据吻合,那这个假设就无伤大雅。在同样的逻辑下,不得不说经济学家偏好于简单的数学。

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附录二:如何理解CAPM在内的一系列实证资产定价模型。

之所以写这个附录,是因为下列问题

谁能帮我通俗的解释一下capm理论? - 金融

如何形象的理解资本资产定价模型里面的贝塔系数? - 财务

如何简单清晰地描述 CAPM 在投资学中的运用,以及 CAL、CML 和 SML 的关系和区别? - 金融学

中除了徐惟能老师以外,基本没有人回答到点子上。都不知道CAPM的beta意味着什么,一些形象化的分散性投资的题目里面,例如为什么要分散投资? - 投资里面,都没有人提到Fama和 French(收录于Copeland et al, 2004教科书里)做的实验。实验描述如下:

Fama and French曾经随机选取英国和美国市场上的股票来计算其收益率和标准差。他们发现,越多的加入这个投资组合(portfolio)里面的时候,标准差越低,因此越是能分散风险。但是当投资组合里面所含资产的数目达到12-15个的时候,标准差接近恒定值,风险不能被分散。这个恒定的不能被分散的风险(undiversible risks)我们称为系统风险或者市场风险,用beta系数描述。能被分散掉的风险我们称之为非系统风险。而均值方差理论里面的风险指的是总风险,资本资产定价理论里面的风险指的是市场风险。因此理解这个实验,我们就知道分散化投资对于散户而言并不是万能的,因为市场风险不能被这一方法规避。因此俗话说“风险越大,收益越大”描述的就是CAPM的市场风险;而俗话又说“分散风险是第一要务”这里面的风险是指整体风险里面可以被分散的部分。由此可知,定价和获利真是两码事(对于公司管理层来说,分散投资未必是好事,许多人不过是借着分散投资的幌子浪费资源罢了,详见郎咸平老师1994年的论文)。

CAPM模型可以延伸出整体市场加总的羊群效应研究的模型,即CSAD模型(Cross Sectional Absolute Deviation, see Chang et al, 2000),违背CAPM的一二阶条件且呈现出凹形曲线的即为羊群效应;而CAPM考虑了市场和账面价值比率(market to book ratio)和公司规模以后的模型叫做三因子模型;在一维市场风险的基础上引入许多宏微观经济学变量的套利模型(注意不是定价模型)也就是APT。

所以说,功夫还没学到家,没见题主在那些问题回答个像样点的答案,就跑过来嚷嚷EMH的缺点.....老夫只好勉为其难教做人了。

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参考文献:

Barberis, N.,Huang, M. and Santos, T. 2001. Prospect Theory and Asset Prices. The Quarterly Journal of Economy, 116(1), pp. 1-53.

Chang, E.C., Cheng, J.W. and Khorana, A., 2000. An Examination of Herd Behavior in Equity Markets: An International Perspective. Journal of Banking and Finance, 24 (10), pp. 1651-1679.

Copeland, T., Weston, J. and Shastri, K., 2004. Financial Theory and Corporate Finance. 4th edtion. Addison Wesley.

DeBondt, W. and Thaler, R., 1985. Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, pp. 793-805.

Epstein, L. and Zin, E., 1989. Substitution, risk aversion, and the temporal behavior of consumption and asset returns: a theoretical framework. Econometrica, 57(4), pp. 937–969.

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【keruicao的回答(12票)】:

不请自来,这个问题我这个套利学派的学徒必须来说一句。只能说点基本的,不严格的地方欢迎来打脸~:

有效市场假说之于我的兄弟学派——股权定价和市场错估,就跟无套利假说之于我们套利学派一样。这类假说可以说创立就是为了被打破的,这样的假说本身是否满足并不是最重要的,而这些假说衍生出的东西和我们利用这些假说能做到的才是重点。

首先在有效市场假说里,一直伴随着一个如蛆附骨的东西——anomalies,也就是市场错估。如果这个市场是有效的(分弱式半强式和强式)那么所有anomalies都应该不存在。但是我们根据各种手段(比方因子模型)来发现了这些anomalies,然后把这些钱“偷”光,那么市场就变得又有效起来。然而这个市场总是存在着大量的错估,anomalies是挖掘不光的,这这些也就成了alpha挖掘者们的动力。

同理,我们的套利学派认为,市场只应该存在一个正确定价(实际上含有多个跳跃的价格过程存在不唯一中性测度,但这对冲者而言则是另一个问题了,可以看我最近问的一个关于多个中性对冲问题里众神们的回答),所以这个市场是“无套利”(意思就是我们发现了套利机会就去套他)

总的来说,经济学的那个笑话“地上有一张一百刀,那么他不会存在”实际想表达的意义是:要是你眼睛够尖(定价者),手够快(高频套利者),你可以去抢那张钞票啊!

【维京的回答(10票)】:

作为一个业余交易员 + 金融工程硕士,题主这个问题我曾几何时也想过,我在做交易的时候,感觉金融学理论并没有什么用,而作为一个学生,金融学理论我又不得不学。金融学理论与实务之间的巨大差距也曾经让我久久无法释怀,说一点自己的看法吧。

首先,先说一下:金融学的核心,在于定价二字。在金融学学术界,学者们关心的并不是如何赚钱,他们关心的,是金融资产是否被正确定价。题主为什么觉得金融学的假设比起物理学的假设更不靠谱,我觉得是由于,金融学是研究“人”的学科,用模型去解释人的行为,怎么想都让人感觉不舒服。

为什么EMH这么流行?是因为EMH是所有资产定价的基础,根据EMH的假设来推导的话,大部分资产的定价都是唯一且漂亮的。比如BS公式之前的一堆假设其实就是在说这个市场是无摩擦的。这样BS偏微分方程无论是推导还是求解都是一个很顺畅的过程。

曾经我对我身边的人说:假如EMH是成立的,所有金融毕业生都可以做乞丐了。因为市场真的完全有效的话,你到哪儿去找交易机会、到哪儿去找好的项目?所有资产都是被合理定价的。

但是你能说EMH一文不值吗?其实并不是,EMH这个理论只是提供一个思考问题的框架而已。对于实务,我们需要不断去放松假设,比如说交易价格是带跳跃的,卖空并非无限制等等。然后再去做定价,这样的定出来的价格虽然离EMH理论值相去甚远,但是也不至于太离谱。比如大部分奇异期权定价很多时候都是用数值方法去求解。虽然模型不能解释人的所有行为,但是至起码能解释一部分。(当然了有些东西确实是说起来自己都觉得好笑,比如那个什么效用函数。)

正正因为我们的市场并非是有效的,所以才有套利的机会。因此我觉得,一价定律才是金融学的核心理论。

至于题主问为什么行为金融学没有流行起来,个人感觉是因为行为金融学并不像传统金融学那样有一个完整的理论框架,很多时候都只是停留在某些实验,而且跟传统金融学一样,都停留在用模型去解释人的行为,在这一点上并没有突破传统金融学。

暂时只想到这么多,希望我的回答对题主有所帮助。

最后厚着脸皮推广自己的专栏:

zhuanlan.zhihu.com/sanl

以上。

【白頭翁的回答(3票)】:

两句话:

There will never be a model for all.

What we need is a correct approximation, not a precise answer may be wrong.

【王翔宇的回答(8票)】:

前几天去吃饭的路上偶然想到了这个问题,我的结论是,在一个金融学的阶段(现在emh已经过时),EMH几乎渗透到了每一个细节:每一个model,每一个理论。而这些理论,明面上不强调EMH,或者发明其他词汇来掩饰EMH的作用,但本质上离不开EMH。

比如,最简单的二叉树期权定价模型,其中就有emh的身影。二叉树和bsm,都符合“风险中性”定价原则。然而两者又都强调,我们不假设投资者是风险中性的。事实是,如果假设风险中性,那么公式展开的非常漂亮,可以更简单,更快速的算出和不假设风险中性时同样的结果。此时,如果做了这个假设,我们就需要一个解释,解释为什么可以通过股价未来分布和无风险利率来决定股价的概率分布。这个解释,就是EMH:如果投资者都是风险中性的,根据效率市场假说,概率分布一定满足,未来预期收益按无风险利率折现等于当前成本。由此来算出p是多少,并不是说概率与期权定价无关,而是概率已经可以被计算出来:股价分布已经反映在概率中了

再来看CAPM:我一直认为CAPM严格意义上来说不能算一个定价公式,而是mean-variance optimisation情况下的恒等式。要使用这个恒等式,从假设中就必须满足效率市场假说:所有人掌握同样的预期收益与方差信息,做出同样的收益方差最优化选择

并且capm只有在一个前提下可以给证劵定价:那就是market portfolio已经调整到均衡状态的时候。比如,假设之前已经在均衡状态,现在某个单个证劵的预期收益发生了改变(假设是上升),那么此时原来的最佳组合已经不再是最佳组合,由于其预期收益的上升,market portfolio中应该调高该证劵的比例。因此,新的有效边界会比之前更有效,CAL的夏普率应该变高。

但达到此新有效边界之前,就不能用旧MP的预期收益来定价。而达到新MP1的前提是,所有投资者会盯紧最佳投资组合的变化,来调整组合中单独证劵的比例。

而在此假设下,会造成market portfolio和有效边界的进一步变化,预期收益上升的证劵会逐渐在提高的需求中慢慢降低他的预期收益(由于MP中他比例的上升增加了需求),而预期收益下降时,MP中他的比例又会被挑低,直到他的市值等于他在MP中的市值,此时它的预期收益定小于改变后的初值。

我认为,只有在这种均衡状态下,才可以使用CAPM给证劵进行有意义的定价。当然,在非均衡状态下,你可以用capm进行短暂的定价(只要给出一堆Er和Variance都可以算出有效边界和emh),但这样算出的MP是短暂的,只有平衡状态下的MP,才可以使用CAPM进行均衡的定价。而这个均衡状态,需要投资者紧盯MP进行组合中单独证劵的比例调整,而这又需要EMH。

还有很多MODEL,可以说一个时期内,EMH起到了很大的作用。然而,EMH出现似乎比某些model要晚,所以可以说,与其说EMH是一个时期金融模型研究的根本假设,不如说EMH是一个时期金融研究的根本结论。在EMH被提出以前,它已经在一个时期的研究中埋下了思想的种子

【猫猫仁波切的回答(16票)】:

EMH流行的时代已经过去了(60和70年代), 所以说你的问题不是学术界研究滞后的问题, 是你的知识或者教科书没有及时更新...从80年代开始, 学术界和业界发现了大学市场异象(market anomaly), 目前的共识是金融市场的可以预测的!金融市场预测这个题目是2011年美国金融学会主席Cochrane的年度演讲的题目。搞笑的是Cochrane是EMH的提倡者Fama的女婿 呵呵 够有趣吧

【Victorique的回答(3票)】:

现实中有太多的变换因素影响着人们做决定,在建立模型做研究的时候不可能一次性把所有的因素全部考虑进去,做ASSUMPTION往往是模型的基础,Efficient market hypothesis把社会理想化,再在这个基础上推导出许多其他理论。这是便于人类学习、理解、思考的第一步。学者做研究的时候要先做Literature review,就是在温故而知新。所以在没有Develop出更好的金融理论之前,EMH、CAPM都是普遍被人们接受认可的。

【博博的回答(85票)】:

市场有效性假说(EfficientMarket Hypothesis,以下简称EMH)由芝加哥大学的金融教授EugeneFama在1960年代提出。在EMH中,Fama教授提出了三种有效程度不同的市场。在最有效的市场中,证券的价格反映了所有公开和不公开的信息。

举个例子来说,假设工商银行的股票价格是每股50块钱,那么根据EMH,这每股50块钱的股票价格已经将所有关于工商银行的信息包含了进去,比如该银行的盈利前景,成本估算,行业竞争情况,等等。目前市场上交易的股票价格,是最公平,最准确的价格。

这样的市场被称为是有效的,但市场有效并不代表证券价格就静止不动了。如果有更新的信息被发现,那么证券价格会变化。比如当大家知道工商银行下一季度的盈利会下降时,其股票价格会随之跌落,一直跌到在盈利下降后该股票反应的公平价格为止。

在完全有效的市场下,任何买卖股票的行为都是浪费时间。因为当前的股票价格已经完全反应了所有相关的信息,也就是说其股票价格是公平合理的,不高也不低。如果在这种情况下去买卖股票,相当于赌一个未来的不确定,因为未来的新信息可能是利好,也可能是利空,在这种情况下买卖股票和投一枚硬币猜正反面的性质是类似的。所以对于一个投资者来说,买或者卖都无法给他任何优势,最好的策略是呆而不动(Buyand Hold),什么都不做。

这样的策略背后的逻辑是什么呢?让我通过下面这个例子来说明一下:

假设你去一个行人拥挤的地铁站里坐地铁。因为地铁有很多道门,因此你可以选择在任何一道门前排队等地铁。每个人都想快点进地铁,在这种情况下大致来说你有两种策略:

1. 主动去寻找最短的队伍并且排在后面。在这种策略下,你需要先望一眼,找到最短的队伍,然后在最短时间呢跑到那里排进去。事实上大部分人确实都是这么做的,当然这种策略也有其风险。最大的风险是你找了半天,后来发现队伍都差不多长,但是因为寻找最短的队伍而浪费了一定时间,到最后反而排在更后面。还有一种风险是你远远看去那个队伍比较短,等你跑到时可能中间已经有人加入了队伍,或者走近一看才发现原来并不是那么短,那么你花了额外的时间寻找那样的队伍并且跑过去,对你来说也是一笔成本。

2. 第二种策略是假定每条队伍都是一样长。每当某个队伍比其他队伍短的时候,总有人会在最短的时间内把那个空给补上。在这种情况下,花时间去找更短的队伍简直就是浪费精力,最合理的策略是看到一条随机的队伍就排上,而不去浪费任何时间寻找更短的队伍。

如果市场是高度有效的,那么第二种策略要比第一种策略更优。因为在第一种策略下,乘客首先需要付出一定的成本(比如花时间找,花力气跑来跑去,等等)去寻找最短的队伍。换句话说,在完全有效的市场下,是没有“免费”的午餐的。

这让我想起有关经济学家的一个笑话。

一个经济学家和一个学生走在校园里的路上。忽然学生看到地上散落着一些钱,他马上提醒老师:教授先生,地上有钱。教授淡定的说到:这不可能。在一个完全有效的市场里,即使有散落在地上的钱,也会马上被人拣走。

一些朋友看到这里可能会开始嘲笑教授的迂腐。事实上有效市场假说在提出以后确实不停地受到各种质疑。但是在我们开始对这个假说进行批评之前,我们应该更仔细的想想该假说包含的智慧。要知道像EugeneFama这样的教授并不是你想象中的大笨蛋,基本上你能够想得到的问题,这些诺贝尔奖获得者早就想到了。如果你觉得自己发现了这样的理论中的明显的漏洞,那么更有可能的情况是,你还没有理解这个理论。像Fama教授提出这样的假说并不是从真空中发明的无中生有。那么让我们先来仔细分析一下这个假说。

首先市场有效假说背后隐含的逻辑是:很多人做出的判断要优于某些人做出的判断。一个证券的价格,比如工商银行股票的价格,到最后显示50元,是因为市场上有千千万万的交易者,在经过多次交易以后形成了对这支股票价格的共识。这也说明如果你想去购买这支股票,别人不会愿意以49元卖给你,而如果你要卖出这支股票,也没人愿意以51元买入。50元是市场上所有人对这支股票形成的价格共识。在成千上万的投资者说,他们对工商银行股票估值肯定不同,有些人可能会估30元,有些人可能会估100元,但经过股市将这些所有人的估值综合起来以后,形成了50元这个合起来的估计。

那么众人的智慧肯定高于个人,或者某几个人么?

FrancisGalton在1952年发表于Nature杂志上的一篇文章(TheBallot Box)提到过这样一个例子:在英国一个小镇上每年都要宰牛以庆祝节日。在庆祝之前镇长会让每个村民去猜将要被宰杀的牛的重量。结果他们发现所有人给出的猜测的中位数,距离牛的正确的重量是最近的。这可能是众人智慧高于任何个人的一个比较早的例子。

另外一个比较近一点的例子是1968年,美国海军的一艘潜艇(Scorpion)在北大西洋消失。在茫茫的大海中寻找一艘沉没的潜艇,确实是大海捞针,可以想象其中的挑战。当时美国海军有一位官员叫JohnCraven,他想出了一个主意。Craven的计划是召集了一批不同领域的专家,包括数学家,潜艇专家,物理学家等等。然后Craven让他们各自猜潜艇的沉没地点,最后将这些专家猜测的地点综合起来(相当于取一个平均数),最后确定出一个大概的位置。五个月后,美国海军找到了该潜艇(Scorpion),距离Craven提出的可能地点约200米。

那么在资本市场中,众人的智慧程度如何呢?很多有炒股经验的朋友可能会忙不迭举出不少例子,比如1999年的纳斯达克股灾,2008年的金融危机,2015年的中国A股波动,等等,作为众人不理智,其智慧不如个人的例子。这样的想法无可厚非,但却不一定正确。

Fischer Black(对,就是那个Black-schole期权模型中的Black)曾经写过一篇非常有名的文章,叫做Noise。在其中他提到过市场上有两种交易者,Noisetrader(噪音交易者)和Informationtrader(信息交易者)。噪音交易者在进行买卖的时候属于比较非理性的,比如他们听到风吹草,看到新闻报道,或者收到一些小道消息动就忍不住给自己的券商打电话要购买或者卖出自己的股票。而信息交易者则是那些专心分析高质量信息,有能力将噪音剔除的理性交易者。

在这样的情况下,噪音交易者不断买卖,人为的造成市场非理性波动,而信息交易者则有机可乘,可以低买高卖。自然的,如果一个市场中有大多数的噪音交易者,那么这个市场的有效程度就很低,因为大部分人都在瞎买瞎卖,因此资产价格很难反映合理公平的水平。而如果一个市场中有更多的信息交易者,那么这个市场就会趋向有效,因为信息交易者只会在资产价格偏离基本面时进行交易,并且把价格水平拉回到合理的位置。

在文章的最后,Black的结论是:Ithink almost all markets are efficient almost all of the time. “Almost all”means 90 percent. 就是说,Black认为绝大部分市场在绝大部分时候(90%)都是有效的。虽然有时候确实会有市场无效的时候(比如1999年的科技泡沫),但那还是属于非常少数的情况。

回到文章开头提到的市场有效理论,因为其假设市场的有效性被无数后来者不断质疑。事实上如果我们仔细分析该理论,就会发现它并不是那么不堪一击。从总体上来说,市场有效理论指向的结论可以被细分为两个:

1.市场很难被战胜;(天上不会掉馅饼)

2.市场上的价格总是正确的。

从我们整理的大量实证研究来看,即使是职业基金经理也很难战胜市场这条结论基本上是符合事实的。

从上面的WoodsfordMeta Analysis中你可以看到,大部分的实证研究都发现基金经理们管理的基金,在扣除其费用之后,为投资者带来的回报还不及一个简单的市场指数(比如SP500指数)。也就是说,大部分职业基金经理无法战胜市场

被大部分人诟病的是EMH的第二条推论,即市场上的价格总是正确的。除了广大散户,也有不少学界的著名教授对这条推论提出反驳。比如耶鲁大学的RobertShiller,就对市场有效理论发出了不少挑战和质疑。RobertShiller写过一本很出名的书,叫Irrational Exuberence. 在书中Shiller教授指出,市场上的价格经常会背离资产价值的基本面,这其中有很多人为的因素,比如羊群效应,人性贪婪和恐惧,等等。因此有效市场假说中关于市场价格总是正确的假定很值得推敲。

广大投资者需要明白的是,即使RobertShiller是正确的,这也未必表明你就有能力去从市场的无效性中赚钱。比如RobertShiller从1996年开始就多次表示科技股票的估值偏高,但是科技泡沫一直到2000年才破裂。如果一个普通投资者从1996年开始就卖空科技股票,那么他很可能等不到泡沫到来的那天就已经倾家荡产了。就像上面Woodsford Meta Analysis中列举的那些研究所揭示的,即使是职业基金经理,能够持续战胜市场的也是少之又少,你一个小散户凭什么觉得自己有更强的能力?很多散户投资者会拿巴菲特的例子(持续多年战胜市场)来证明市场的非有效性。搞笑的是,他们接着就认为自己也是像巴菲特那样的天才,然后怀揣着满满的信心一头栽进股市中,去捡那些好像散落在地上的那些没人要的Free money了。

业余投资者最容易犯的错误就是,把市场并非完全有效等同于自己有能力辨别市场无效的机会并从中获得收益。就好像很多球迷朋友,踢了几年野球,就开始想象自己在纽坎普球场驰骋进球了。一个理性的投资者,会认识到自己的能力和限制,在自己熟悉的领域里做出最有利于自己的投资决策。

【kafuka的回答(2票)】:

有一个解释是:因为大部分经济学家自己干不过市场,so……

【黄河的回答(7票)】:

了解历史才能更好理解现在。即便EMH并非完美,但学习它有助于理解金融市场主流投资策略的演变历史,即便是从CAPM到APT也代表着思想上对市场的理解的巨大转变。这种转变才是金融投资学学习的核心。而且事实上这个也不绝对,也有人仅仅用简单的多因子依旧保持良好的业绩,也有人用复杂的数学公式来进行风险估计与期权定价。EMH确实不存在,就跟宏观经济学的基础框架一样不现实。但是缺少这样一个理想的框架,金融市场又是一个复杂系统,要怎么下手呢?最后就成了各说各有理了。行为金融学人气并不低,当然其难点在于实践性,但是依然可以看到很多用主要城市交通拥堵指数、天气指数等代替情绪指数的投资实践。事实上,市场中琳琅满目,学校的老师与学生未必了解而已。作为学习的话,要有开放心态。根本上来说,金融市场是一个复杂系统。这代表着它是不可能以统一数学形式终结的,因为它具有自反馈性。至于说EMH是学术界的主流,我想说这个话的人一定不是学术界主流的人。EMH早已不是主流。金融投资学的主流学术领域较广,这是另一个话题了。但是,我依然觉得从CAPM一直到今天,从normative到positive的这种演变,很具有震撼力。以前我也没觉得,去年有幸给别人带了两天课讲了一遍投资分析,才重新刷新了过去对EMH的浅显认识。投资最难的就是得出实践结论,理论结论非常简单。就好比说EMH的信息完备假设在现实中不成立,那多大程度?多大范围?70%还是50%?还是0%的完全不成立?这在信息经济学中,理论上较简单,实践中你怎么敢下定论?除非有显著的噪音或趋势的时候,我们可以认为反馈性来了,趋势来了,因为此时EMH的条件成立性可能只有1%。但平常呢,或者另一次趋势中呢?复杂系统就在于它的动态性,全部变量互相关联,所有产品之间的相关性,相关性之间的相关性都是动态的,所以任何静态的单向与对冲策略都没有意义。理论上分对错(是否成立)太容易了(或者说几乎都不完全成立),放到实践中却异常困难。而这也正是它最有趣的一点,就是你不可能用一种理论去概括所有的市场现象,也使得这成为了一个永久的牌局。多有意思!!

顺便,发财的窗口已经打开(20160229),可还没毕业空嗟叹。感觉又不得不错过5~10年了。哎~~~~(;′⌒`)

【雪妞的回答(6票)】:

CAPM成立吗?

我们不知道。

我们在测验它?用每个月的大盘数据。

那大盘在每个月底都在均衡状态下吗?或者说你能告诉我上证指数什么时候在均衡状态?早上9点,下午2点,还是……?

伽利略做了两个不同质量的铁球,同时从塔上自由下落,证明了下落速度一样。

而我们,面对CAPM时候,用的是一支笔和一张纸,同时从空中下落。

我们发现纸下落的慢,笔快。(是个人现在都知道这样的实验很蠢)

但我们还处于这个阶段

不成立,或者成立,其实我们

不知道

—————————————————首先:金融是充满了不确定性的,we are living in a world of uncertainty。没有了不确定性,所有搞金融的都没饭吃了。所以金融的研究都是尽量去靠近,去接近,而还不可能做到完全的到达终点。我们还需要理解,就是金融需要跟实际相结合的,我们研究的东西是要有故事的!有了故事才能拿去卖钱,卖给投行去忽悠大老板们!

其次:我们需要理解学术界,特别是金融界有两个派系。算派 和吹派。所谓算派就是考数学来研究一个东西,Markowitz就是个大算派,他当时在芝加哥的博士毕业答辩论文写的数学难到几个老师都看不懂了,最后还是Friedman听懂了点跟别的几个老师说他大概是讲了啥,最后才商讨了老半天才给他通过的。为什么这么难通过?Friedman跟他说:“啊呀你这个数学推导方面没有漏洞,但这个不是经济学啊。” 看到没,当时连金融是啥都不晓得,你数学算半天别人根本不懂你再弄什么,故事呢?没有故事有啥用!所以Markowitz其实是搞数学的,他后面在搞运筹学…

就像你问题里问的,CAPM这个定价公式,你可以去看看最初的论文,Sharpe这一帮人整的时候啊自己都不知道是什么东西。他们当时连有效前沿都没搞懂,那些论文里数学推导其实什么都没有,花了几张图,然后连来连去,整了几个数学公式。Beta其实就是个regression,他们是先发现这一点,然后再想办法把capm给凑出来的! 所以我们需要明白是先发现了beta,然后想用一个理论上的办法去解释它(这样才可以卖钱,故事编了出来,你看我这个是有科学证明的!),用了一堆假设才凑出来的。这就是你说的,啊呀这些假设都没实际啊有啥用啊的感觉。这就是吹派,你看这些东西用的很火热,就算是错的又怎么样? 有一个这么简单明了,又很好用的东西,加上他又是科学论证的,金融界的就可以拿来忽悠了啊。你看我们这个分析不是乱来的,是有科学论证支持的哦!

最后:这位同学那你就问了,都是错的我们还学他干嘛?啊?

学术界最顶尖的人其实都明白这些东西的问题,但都选择睁一只眼闭一只眼,再没有更好的东西来代替之前,都选择继续踩在前人的肩膀上前进。你发表一篇论文,把capm批判一番,想搞个大新闻,但没人理你,连审核都通不过。所谓大牛靠直觉发现东西,画了圈。后面的人拜着祖师爷,一个劲的证明他们是对的。

但这些东西的意义就是,至少他给你了一个基准,让你能去理解和解释东西。否则,那所有的学术争论就是吵架,互相骂了。

终结: 现在学术圈已经没有最早那么激烈的辩论斗争氛围了,都在朝拜祖师爷。

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